一種核電站一回路部件松脫診斷系統(tǒng)信號特征識別的輔助學習方法及系統(tǒng)技術方案

本發(fā)明專利技術提供一種核電站一回路部件松脫診斷系統(tǒng)信號特征識別的輔助學習方法，包括以下步驟：計算多個時間點的運行參數(shù)；將多個時間點的運行參數(shù)分別映射到高維向量空間；分別對多個時間點添加狀態(tài)標簽；在高維向量空間中對多個時間點進行分類；錄入并計算新時間點的運行參數(shù)，并將新時間點的運行參數(shù)映射到高維向量空間；若新時間點與任何添加狀態(tài)標簽的時間點的向量空間距離小于設定閾值，則確定新時間點代表的是已知事件；若向量空間距離大于或等于設定閾值，則發(fā)出報警，提醒現(xiàn)場工程師檢查新時間點的核電工作日志記錄或?qū)υO備進行現(xiàn)場檢查。本發(fā)明專利技術還提供了一種輔助學習系統(tǒng)。本發(fā)明專利技術方法和系統(tǒng)能夠融合工程師的實際判斷經(jīng)驗，優(yōu)化報警參數(shù)。

Auxiliary learning method and system for signal characteristic identification of loose diagnosis system of primary circuit part of nuclear power station

The invention provides a method of removing loose learning assistant diagnosis system of signal feature recognition of a nuclear power plant components, which comprises the following steps: Calculation of operating parameters for a plurality of times; the operation parameters of multiple time points are mapped into a high dimensional vector space; adding status label for multiple time points; classify at multiple time points in high dimension vector space; operation parameters and calculate the new entry point in time, and the operating parameters of a new mapping time point to high-dimensional vector space; vector space if the new point in time and at any point in time to add state label of the distance is less than threshold, it is determined on behalf of the new time the event is known; if the vector space distance is greater than or equal to the threshold, an alarm is issued, to remind the nuclear power work of logging field engineers to check the new time point or the equipment on the site Check. The invention also provides an auxiliary learning system. The method and the system of the invention can fuse the actual judgment experience of the engineer and optimize the alarm parameter.

【技術實現(xiàn)步驟摘要】
一種核電站一回路部件松脫診斷系統(tǒng)信號特征識別的輔助學習方法及系統(tǒng)
本專利技術涉及核電站松脫部件診斷領域，更具體地，涉及一種核電站一回路部件松脫診斷系統(tǒng)信號特征識別的輔助學習方法及系統(tǒng)。
技術介紹
用于核電站的松脫部件診斷與振動監(jiān)測系統(tǒng)(LPMS，LoosePartsMonitoringSystem)，國內(nèi)稱為KIR，是目前壓水堆核電站的標準配置，用于判斷核電站一回路系統(tǒng)的可能發(fā)生的部件松脫，以及在安裝、換料或維修時遺留在一回路中的金屬部件。松脫部件如果反復撞擊會造成材料磨損，同時還會造成燃料通道內(nèi)流體的部分阻塞，基腳的損壞，以及控制棒被卡住的隱患，也會造成一回路中放射性物質(zhì)的積累，以及一回路到二回路的泄露隱患。目前現(xiàn)有的松脫部件診斷系統(tǒng)對除了分析RMS事件觸發(fā)功能以及基本的濾波功能外，還可以對背景噪聲歷史進行趨勢分析，通過對比背景噪聲對已知時間做精確的分類，同時可以自動忽略控制棒運動所產(chǎn)生的報警；而且可以自定義正常波形與撞擊波形，由此降低報警的虛警率和漏警率。同時，為防止誤報，軟件報警后并不將報警觸發(fā)直接送達主控室，而是送到給報警箱，由現(xiàn)場工程師人工確認后再做處理。但是，現(xiàn)有這些系統(tǒng)的松脫部件判斷邏輯與報警參數(shù)均為出廠前預設。在實際運行中，有經(jīng)驗的現(xiàn)場工程師其實可以根據(jù)實際情況對報警參數(shù)做設定和調(diào)整，通過調(diào)整參數(shù)變化確定對應的物理特征，之后根據(jù)這些物理特征變化再去搜尋優(yōu)化的報警參數(shù)設定。因為現(xiàn)有的系統(tǒng)無法融合工程師的經(jīng)驗，從而更加精確的進行松脫部件判斷以及改進報警參數(shù)的精準度，導致在實際運行中，工程師每次都需要在已有系統(tǒng)的基礎上再加上實際的經(jīng)驗判斷，才能很好的做出最后的松脫部件判斷，而這部分工作伴隨著大量的重復勞動，嚴重降低了核電站的運行效率。
技術實現(xiàn)思路
本專利技術要解決的技術問題在于，針對現(xiàn)有系統(tǒng)無法融合工程師的經(jīng)驗而導致無法改進報警參數(shù)的精準度，提供一種能夠融合工程師的實際判斷經(jīng)驗，優(yōu)化報警參數(shù)的核電站一回路部件松脫診斷系統(tǒng)信號特征識別的輔助學習方法及系統(tǒng)。本專利技術解決其技術問題所采用的技術方案是：提供一種核電站一回路部件松脫診斷系統(tǒng)信號特征識別的輔助學習方法，包括以下步驟：S1、計算運行周期中多個時間點的運行參數(shù)；S2、將多個所述時間點的運行參數(shù)分別映射到高維向量空間，每個所述時間點在所述高維向量空間中分別以點來表示；S3、根據(jù)核電工作日志記錄和運行參數(shù)分別對多個所述時間點添加狀態(tài)標簽；S4、在所述高維向量空間中對多個所述時間點進行分類；S5、錄入并計算新時間點的運行參數(shù)，并將所述新時間點的運行參數(shù)映射到所述高維向量空間，所述新時間點在所述高維向量空間中以點來表示；S6、若所述新時間點與任何添加狀態(tài)標簽的多個所述時間點的向量空間距離小于設定閾值，則確定所述新時間點代表的是已知事件，并對所述新時間點添加狀態(tài)標簽；若所述向量空間距離大于或等于設定閾值，則執(zhí)行步驟S7；S7、發(fā)出報警，然后提醒現(xiàn)場工程師檢查所述新時間點的核電工作日志記錄或?qū)υO備進行現(xiàn)場檢查。優(yōu)選地，所述步驟S7還包括以下子步驟：S71、若檢查后判斷設備運行正常，則對所述新時間點添加狀態(tài)標簽，并將步驟S5中錄入的所述新時間點的運行參數(shù)進行性質(zhì)判定，判定為非報警事件；S72、若檢查后判斷設備運行異常，則對所述新時間點添加包含異常內(nèi)容的狀態(tài)標簽，并將步驟S5中錄入的所述新時間點的運行參數(shù)進行性質(zhì)判定，判定為報警事件；S73、若檢查后無法判斷設備運行是否異常，則對所述新時間點添加包含不確定狀態(tài)的狀態(tài)標簽，并將步驟S5中錄入的所述新時間點的運行參數(shù)進行性質(zhì)判定，判定為報警事件。優(yōu)選地，執(zhí)行步驟S7之后，連續(xù)地重復執(zhí)行步驟S5、S6和S7，實現(xiàn)對松脫部件識別正確率的優(yōu)化。優(yōu)選地，在步驟S1中，所述運行參數(shù)包括頻譜、信號諧波、沖擊信號頻率、沖擊信號頻次、沖擊信號衰減時間以及傳感器信號延時，RMS幅值以及RMS長短有效值之比；所述運行參數(shù)還包括運行周期中每個時間點前后1小時、1天、1周的運行參數(shù)(即頻譜、信號諧波、沖擊信號頻率、沖擊信號頻次、沖擊信號衰減時間以及傳感器信號延時，RMS幅值，RMS長短有效值之比)的中位數(shù)和方差，以及運行周期中每個時間點的運行參數(shù)和前后1小時、1天、1周的運行參數(shù)的中位數(shù)的距離。優(yōu)選地，在步驟S3和S6中，所述狀態(tài)標簽包括是/否部件松脫事件、是/否設備異常、熱試、啟動、關停冷卻泵以及升降溫升降壓的各個溫度壓力臺階。本專利技術還提供一種核電站一回路部件松脫診斷系統(tǒng)信號特征識別的輔助學習系統(tǒng)，包括以下模塊：計算模塊，用于計算運行周期中多個時間點的運行參數(shù)；映射模塊，用于將多個所述時間點的運行參數(shù)分別映射到高維向量空間，每個所述時間點在所述高維向量空間中分別以點來表示；狀態(tài)標簽模塊，用于根據(jù)核電工作日志記錄和運行參數(shù)分別對多個所述時間點添加狀態(tài)標簽；分類模塊，用于在所述高維向量空間中對多個所述時間點進行分類；錄入模塊，用于錄入并計算新時間點的運行參數(shù)，并將所述新時間點的運行參數(shù)映射到所述高維向量空間，所述新時間點在所述高維向量空間中以點來表示；判斷模塊，用于若所述新時間點與任何添加狀態(tài)標簽的多個所述時間點的向量空間距離小于設定閾值，則確定所述新時間點代表的是已知事件，并對所述新時間點添加狀態(tài)標簽；若所述向量空間距離大于或等于設定閾值，則執(zhí)行報警模塊；報警模塊，用于發(fā)出報警，然后提醒現(xiàn)場工程師檢查所述新時間點的核電工作日志記錄或?qū)υO備進行現(xiàn)場檢查。優(yōu)選地，所述報警模塊包括以下子模塊：第一判斷報警模塊，用于若檢查后判斷設備運行正常，則對所述新時間點添加狀態(tài)標簽，并將錄入模塊中錄入的所述新時間點的運行參數(shù)進行性質(zhì)判定，判定為非報警事件；第二判斷報警模塊，用于若檢查后判斷設備運行異常，則對所述新時間點添加包含異常內(nèi)容的狀態(tài)標簽，并將錄入模塊中錄入的所述新時間點的運行參數(shù)進行性質(zhì)判定，判定為報警事件；第三判斷報警模塊，用于若檢查后無法判斷設備運行是否異常，則對所述新時間點添加包含不確定狀態(tài)的狀態(tài)標簽，并將錄入模塊中錄入的所述新時間點的運行參數(shù)進行性質(zhì)判定，判定為不確定事件。優(yōu)選地，在執(zhí)行報警模塊之后，連續(xù)地重復執(zhí)行錄入模塊、判斷模塊以及報警模塊，實現(xiàn)對松脫部件識別正確率的優(yōu)化。優(yōu)選地，在所述計算模塊中，所述運行參數(shù)包括頻譜、信號諧波、沖擊信號頻率、沖擊信號頻次、沖擊信號衰減時間以及傳感器信號延時，RMS幅值以及RMS長短有效值之比；所述運行參數(shù)還包括運行周期中每個時間點前后1小時、1天、1周的運行參數(shù)(即頻譜、信號諧波、沖擊信號頻率、沖擊信號頻次、沖擊信號衰減時間以及傳感器信號延時，RMS幅值，RMS長短有效值之比)的中位數(shù)和方差，以及運行周期中每個時間點的運行參數(shù)和前后1小時、1天、1周的運行參數(shù)的中位數(shù)的距離。優(yōu)選地，在所述狀態(tài)標簽模塊和判斷模塊中，所述狀態(tài)標簽包括是/否部件松脫事件、是/否設備異常、熱試、啟動、關停冷卻泵以及升降溫升降壓的各個溫度壓力臺階。本專利技術的有益效果在于，該輔助學習方法及系統(tǒng)能夠在實際運行中，讓有經(jīng)驗的現(xiàn)場工程師根據(jù)實際情況對報警參數(shù)做設定和調(diào)整，通過調(diào)整參數(shù)變化確定對應的物理特征，之后根據(jù)這些物理特征變化再去調(diào)整和優(yōu)化報警參數(shù)設定。本專利技術的方法及系統(tǒng)融合了工程師的實際判斷經(jīng)驗，降低了大量不必要的重復勞動，并本文檔來自技高網(wǎng)...

【技術保護點】
一種核電站一回路部件松脫診斷系統(tǒng)信號特征識別的輔助學習方法，其特征在于，包括以下步驟：S1、計算運行周期中多個時間點的運行參數(shù)；S2、將多個所述時間點的運行參數(shù)分別映射到高維向量空間，每個所述時間點在所述高維向量空間中分別以點來表示；S3、根據(jù)核電工作日志記錄和運行參數(shù)分別對多個所述時間點添加狀態(tài)標簽；S4、在所述高維向量空間中對多個所述時間點進行分類；S5、錄入并計算新時間點的運行參數(shù)，并將所述新時間點的運行參數(shù)映射到所述高維向量空間，所述新時間點在所述高維向量空間中以點來表示；S6、若所述新時間點與任何添加狀態(tài)標簽的多個所述時間點的向量空間距離小于設定閾值，則確定所述新時間點代表的是已知事件，并對所述新時間點添加狀態(tài)標簽；若所述向量空間距離大于或等于設定閾值，則執(zhí)行步驟S7；S7、發(fā)出報警，然后提醒現(xiàn)場工程師檢查所述新時間點的核電工作日志記錄或?qū)υO備進行現(xiàn)場檢查。

【技術特征摘要】
1.一種核電站一回路部件松脫診斷系統(tǒng)信號特征識別的輔助學習方法，其特征在于，包括以下步驟：S1、計算運行周期中多個時間點的運行參數(shù)；S2、將多個所述時間點的運行參數(shù)分別映射到高維向量空間，每個所述時間點在所述高維向量空間中分別以點來表示；S3、根據(jù)核電工作日志記錄和運行參數(shù)分別對多個所述時間點添加狀態(tài)標簽；S4、在所述高維向量空間中對多個所述時間點進行分類；S5、錄入并計算新時間點的運行參數(shù)，并將所述新時間點的運行參數(shù)映射到所述高維向量空間，所述新時間點在所述高維向量空間中以點來表示；S6、若所述新時間點與任何添加狀態(tài)標簽的多個所述時間點的向量空間距離小于設定閾值，則確定所述新時間點代表的是已知事件，并對所述新時間點添加狀態(tài)標簽；若所述向量空間距離大于或等于設定閾值，則執(zhí)行步驟S7；S7、發(fā)出報警，然后提醒現(xiàn)場工程師檢查所述新時間點的核電工作日志記錄或?qū)υO備進行現(xiàn)場檢查。2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的核電站一回路部件松脫診斷系統(tǒng)信號特征識別的輔助學習方法，其特征在于，所述步驟S7還包括以下子步驟：S71、若檢查后判斷設備運行正常，則對所述新時間點添加狀態(tài)標簽，并將步驟S5中錄入的所述新時間點的運行參數(shù)進行性質(zhì)判定，判定為非報警事件；S72、若檢查后判斷設備運行異常，則對所述新時間點添加包含異常內(nèi)容的狀態(tài)標簽，并將步驟S5中錄入的所述新時間點的運行參數(shù)進行性質(zhì)判定，判定為報警事件；S73、若檢查后無法判斷設備運行是否異常，則對所述新時間點添加包含不確定狀態(tài)的狀態(tài)標簽，并將步驟S5中錄入的所述新時間點的運行參數(shù)進行性質(zhì)判定，判定為不確定事件。3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的核電站一回路部件松脫診斷系統(tǒng)信號特征識別的輔助學習方法，其特征在于，執(zhí)行步驟S7之后，連續(xù)地重復執(zhí)行步驟S5、S6和S7，實現(xiàn)對松脫部件識別正確率的優(yōu)化。4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的核電站一回路部件松脫診斷系統(tǒng)信號特征識別的輔助學習方法，其特征在于，在步驟S1中，所述運行參數(shù)包括頻譜、信號諧波、沖擊信號頻率、沖擊信號頻次、沖擊信號衰減時間以及傳感器信號延時，RMS幅值以及RMS長短有效值之比；所述運行參數(shù)還包括運行周期中每個時間點前后1小時、1天、1周的運行參數(shù)(即頻譜、信號諧波、沖擊信號頻率、沖擊信號頻次、沖擊信號衰減時間以及傳感器信號延時，RMS幅值，RMS長短有效值之比)的中位數(shù)和方差，以及運行周期中每個時間點的運行參數(shù)和前后1小時、1天、1周的運行參數(shù)的中位數(shù)的距離。5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的核電站一回路部件松脫診斷系統(tǒng)信號特征識別的輔助學習方法，其特征在于，在步驟S3和S6中，所述狀態(tài)標簽包括是/否部件松脫事件、是/否設備異常、熱試、啟動、關停冷卻泵以及升降溫升降壓的各個溫度壓力臺階。6.一種核電站一回路部件松脫診斷系統(tǒng)信號特征識別的輔助學習系統(tǒng)，...

【專利技術屬性】
技術研發(fā)人員：黃博，呂納賢，張大勇，薛金山，韓學杰，
申請(專利權(quán))人：陽江核電有限公司，中國廣核集團有限公司，中國廣核電力股份有限公司，
類型：發(fā)明
國別省市：廣東,44